✨ Empfehlungen
Automatisch erzeugte Verbesserungsvorschläge – aus deinen aktuellen Daten und der Forecast-Logik. Jede Empfehlung nennt ihre Datengrundlage.
Aus deinen Daten (8)
Bei FANTASIA FILZ – Dschungel, FANTASIA FILZ – Leopard, VANUE Mute Schalldämmplatten und 2 weitere liegt der Bestand unter dem Reorder Point und es ist kein Wareneingang erfasst. Jetzt bestellen – oder, falls schon bestellt, die Bestellung im Tool/Shopify erfassen, damit die Ampel stimmt.
→ Dashboard (nach Rot filtern)FANTASIA FILZ – Dschungel (44 T), FANTASIA FILZ – Leopard (12 T), PREMIUM FILZ – Vanille (55 T) hatten in den letzten 90 Tagen Bestand ≤ 0. Das kostet Umsatz. Prüfe Lieferzeit/Sicherheitspuffer dieser Artikel – oder setze einen Wachstumsfaktor, wenn die Nachfrage steigt.
Dein Druck auf Filz (-7), FANTASIA FILZ – Dschungel (-33), FANTASIA FILZ – Leopard (-2) und 5 weitere. Negativer Bestand heißt überverkauft. Sobald Ware eintrifft: Bestand in Shopify korrigieren, sonst rechnet der Forecast mit falscher Reichweite.
Cutter, FILZ – MUSTERPAKET, ABBRECHKLINGEN und 2 weitere verkaufen sich regelmäßig, stehen aber noch auf den Defaults (Lieferzeit 21 T, Puffer 14 T, Reichweite 45 T). Echte Lieferzeiten je Artikel eintragen macht Reorder Point und Bestellmenge deutlich genauer.
Alle Kennzahlen basieren auf veralteten Daten. Empfehlung: nächtlichen Sync als Cron-Job in Coolify einrichten – dann baut sich auch die Bestands-Historie (Verfügbarkeits-Erkennung) lückenlos auf.
→ Sync jetzt startenZ.B. Bremsenreiniger, B2B Muster, LUFTERFRISCHER – Kokos und 144 weitere. Wenn diese Artikel nicht mehr aktiv sind: auf der Detailseite „ausschließen", damit das Dashboard übersichtlich bleibt.
Es wurde noch keine einzige Shopify-Bestellung synchronisiert. Vermutlich fehlt der Scope „read_purchase_orders" in der Shopify Custom App (Einstellungen → Apps → App-Entwicklung → Konfiguration). Danach landen Bestellungen automatisch im Forecast.
→ Bestellungen ansehenZ.B. PREMIUM FILZ - Musterpaket, B2B Muster, LUFTERFRISCHER – Kokos und 39 weitere. SKUs in Shopify pflegen erleichtert Suche, CSV-Export und die Zuordnung von Bestellungen.
Weiterentwicklung der Forecast-Logik (8)
Vorschläge von Claude zur Verbesserung des Tools selbst. Mit einem Klick als Wunsch in die Rückmeldungen übernehmen – dort sammelt sich, was als Nächstes gebaut werden soll.
Aktuell zählt jeder Tag der letzten 90 Tage gleich viel. Eine lineare Gewichtung (jüngste Tage am stärksten) reagiert schneller auf Trends. Die Funktion existiert im Forecast-Modul bereits (weighted-Option) – sie müsste nur aktiviert und als Einstellung angeboten werden.
Das Saisonprofil fließt bisher nur in die Grafik ein. Reorder Point und Bestellmenge rechnen mit der flachen Ø-Nachfrage. Vor der Hochsaison (z.B. April/Mai mit +120 %) wird dadurch systematisch zu wenig bestellt. Lösung: Nachfrage der nächsten Lieferzeit-Tage mit dem Saisonindex der betroffenen Monate gewichten.
Wie gut war der Forecast wirklich? Das Modell rückwirkend auf alte Daten anwenden und Vorhersage gegen Ist vergleichen (z.B. mittlerer Fehler in %). Das schafft Vertrauen in die Zahlen und zeigt, für welche Produkte das Modell (noch) nicht taugt.
Bestellt wird in der Praxis pro Lieferant, nicht pro Artikel. Eine Ansicht „Sammelbestellung Lieferant X" mit allen roten/gelben Artikeln dieses Lieferanten spart Versandkosten und Arbeitszeit. Voraussetzung: das Lieferanten-Feld in Shopify (Vendor) pflegen.
Empfohlene Bestellmengen wie „417 Stück" sind unrealistisch, wenn der Lieferant nur 500er-Kartons liefert. Pro Produkt eine Mindestbestellmenge/Losgröße hinterlegen und den Vorschlag darauf aufrunden.
Statt täglich ins Dashboard zu schauen: eine E-Mail (oder ein täglicher Digest), sobald ein Produkt unter den Reorder Point fällt. Kombiniert mit dem nächtlichen Sync entsteht ein Frühwarnsystem ohne manuelle Kontrolle.
Produkte nach Umsatzanteil klassifizieren (A = top 80 %, B, C). A-Artikel verdienen engere Puffer und tägliche Aufmerksamkeit, C-Artikel können großzügiger bestellt werden. Als Filter/Spalte im Dashboard.
Steigt der Bestand zwischen zwei Syncs deutlich an, war das vermutlich ein Wareneingang. Das Tool könnte daraus automatisch die tatsächliche Lieferzeit je Lieferant lernen und die Lieferzeit-Parameter selbst kalibrieren.